AI学习能力是指 计算机系统通过数据和经验，并自动调整算法和模型，以改进自身的性能和表现的能力。它是人工智能的核心能力之一，使得计算机能够从大量数据中学习和发现模式、规律，并且不断优化和改进自己的算法和模型。通过AI学习能力，计算机可以实现自主学习、智能推理、自适应和自适应决策等功能。

AI学习可以包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，通过不断迭代和调整，使得AI系统能够逐渐提高自己的能力和智能水平，从而更好地应对各种复杂的任务和问题。

AI学习能力的根本挑战包括能力固化问题和数据依赖问题。能力固化问题指的是模型一旦训练完成，其能力就难以适应新任务；数据依赖问题则是指学习新任务需要大量标注数据和专门训练。

AI的核心是深度学习算法，而深度学习的核心是人工神经网络。通过搭建算法、积累算力和拥抱数据，AI系统可以提升自身的学习能力。